，并在施工前做好审批、贯 彻和交底工作。 检查核对各专业设备安装图纸有无矛盾，并考虑好施工时交叉衔接的方法，通过熟 悉图纸明确场外制备工程项目，确定与单位施工有关的准备工作。 1）按施工平面图做好现场临设。 2）按平面图位置布置好材料、设备。 1.2.7 施工进度安排 根据贵单位对项目建设的总体要求，以及在同类项目建设中的经验，我们按照以下 步骤实施的整体思路，提出 信息化工程项目建设的实施进度计划。 号完工，工期为 58 日历天。 本工程开工及完工时间根据建设单位的安排以及总承包施工单位的施工进度而定。 工程一旦开工，须按以下步骤开展工作： （1）工程设计部进入现场进行现场勘测，完善线路设计和平面施工图设计，此工作 10 日内完成。 9 （2 ）同时材料采购部按照合同进行材料采购， 第 一批材料应在 7 月 6 号内采购完毕， 并进入工地临时库房。以后按工程实际进度制订采购计划。 工作经验。 我公司还拥有一批质量过硬，经验丰富的系统施工人员，他们是具有 7 年以上计算机通 信网络行业工作经验的熟练工人。拥有如此高水平的设计施工 队伍，对 信息化工程来说无 疑是增加了很高的质量保障。 在整个实施过程中，以控制工程质量为主，以控制工程进度为辅，不断督导检查， 以执行标准为设计依据，以工程验收标准为检验依据，保证工程顺利完成，直至工程验 收。为此，特制定相应的规章制度

充分的讨论，选 出最适合的设计方案 ● 工地信息整合一致 -- 利用建筑信息模型，所有信息都处于同一个模型当中，如 有变更设计，所有的信息都会跟着更动而自动更动，陆续的各种平面图、立面 图、结构图也都会一起变动 ● 工地讯息实时更新 -- 监理单位可以直接利用 ipad 或手机，来比对工程是否有 按图施工，如果有彼此不兼容的地方，便马上做记号标记，整个讯息便会传到 开 IB 项： 2018 年 12 月 01 日 城工 H⁸ :2020 年 03 月 31 日 (55) 丝 是 BVB 工网谐指 BC⁸8 工 面 场 图工晔以毕酷 数字孪生 模拟仿真 时空大数据 物理实体工地 新规划 新建设 数字孪生 数字孪生工地使整个工地虚实相生、同生共存 数字虚体工地 新管理 ETC 识别通行 ■ 支持收费管理 ■ 支持微信、支付宝、银联、 ETC 支 付 ■ 支持保安遥控放行 ■ 支持常开通行 ■ 支持语音友好提示 ■ 支持港澳车牌、多种国际车牌 ■ 支持无车牌通行 ■ 支持指纹识别通行 ■ 支持 IC 卡刷卡通行 ■ 支持保安遥控放行 ■ 支持常开通行 ■ 支持语音友好提示 ■ 支持安全帽检测 ■ 支持健康码检测 ■ 支持工作服检测 劳务管理

的高速 互联 智算中心组网分业务 / 存储、管理、参数面、数据面四个网络平面，与通算相比，智算组网新增参数面网络及数据面网络，采用 RoCE 全 连接无损组网，充分发挥智算并行计算优势，同时组网整体无容灾设计，对运维工作带来新的挑战。 智算中心架构与通算有较大区别 l 11 页 云技术底座 基础模型： 华为云盘古电力大模型 （行业定制版） ， 基于 MindSpore 框架开发。 模 型 类 型 ： 时 序 Transformer+ 图 神经网络（ GNN ） 融合架构 ，适配 电网拓扑结构。 国产化适配：支持昇腾 910B 算子优 化 ， 提升模型在国产硬件上的运行 效率。 参数量： 130 昇腾通信库）， 优化梯度 同步和参数更新。 硬件配置：昇腾 910B × 1 （ 640TOPS ， 32GB HBM ）， 适配单 机训 练需求。 框架选择： MindSpore 2.2 （静态图模式）， 优化训练效率。 批次大小：时序数据 2048 样本 / 批， 影像数据 32 样本 / 批，适配 不同 数据类型。 技术细节： NPU （寒武纪 MLU370 ）专用于电力行业

二维码安全教育 人员行为记录 安全着装管理 正向激励，负 向扣分 实名制管理 安全教育 防疫监测 人脸识别考勤系统 AI 无感通行考勤 线性工程移动考勤 GPS 定位 蓝牙定位 人员测温 口罩检测 人员定位 安全之星 人脸识别考勤 考勤数据可对接云筑、 政府平台、 甲方平台 实时显示进出人员身份信息 人工复核 语音报警 正常 异常 无感测温 无感考勤 方案设计 u 智能考勤 + 测温通道 + 口罩佩戴识别 ，无接触式温度监测筛 查 l 无感考勤 + 测温 + 口罩识别”考勤防疫二合一 ， 实现无人值守 ，快速考勤 ，无接触测温 ，简化防疫登 记 AI 智能识别 ，无感考勤 + 测温双管齐下 C C AI 防疫 + 无感考勤—人员管 理 人脸无感考勤 + 体 温检测 核心优势 目 / 企业 PC 端实时查 看 手机 APP 钢筋扫描仪 楼板测厚仪 系统功能： 采集仪通过无线传输形式将现场测温数据传送 到系统平台，系统平台对数据进行数据分析， 自动绘制曲线分析图，同时以报表形式输出。 应用价值： 动态掌握大体积混凝土内部温度升高过程，及 时采取措施处理，避免质量事故发生。 大体积砼测温 混凝土 上表 面 中心 点 下表 面 通过文字、图片等描述将信

机器人焊接：采用机器人焊接比同样用人工焊接效率可提高 2 ～ 4 倍，焊接质量优良且稳定。 · 机器人激光切割：灵活快速的工作性能，激光切割头对不规则工件 进行三维切割。 · 机器人喷涂：精确地按照轨迹进行喷涂，无偏移并完美地控制喷 枪的启动。确保喷涂厚度，能减少喷涂和喷剂的浪费。 · 物流搬运机器人应用于工厂内部工序之间的 搬运、制造系统和物流系统连续的运转以及 大型港口的集装箱自动搬运。 · 于一体，结合手术室实际特点：手术台数多，病人多为危重病人，如果消毒灭 菌不规范化容易引起感染等问题，智能消毒机器人则能加强消毒得规范化管理 , 自动根据空间面积计算消毒时间，自动围绕消毒目标进行 360° 无死角消毒。 · 目标消毒水平：高水平消毒 检验科： · 以机器人为载体，集成紫外线、超干雾过氧化氢、空气过滤三种消毒方式于一 体，结合检验科的特殊情况：患者血液、体液、分泌物、排泄物均具有传染性 机器人详情 发起递送 一键急停 AZD¹9240n) 202202 17 AZ¹50 件 四 事 陈 日 A⁵294 资 R 态 二 22207 图 事 性 口 AZ⁹24 颗 加 3072029745 四 口 4 ( 广 ， paig % ②pnLne 口

地图、物联网、人工智 能、大数据等行业，成功推出的全新建筑行业可视化、智能化、数字化一体化平台；为 施工单位、建设集团、监管单位提供了一套有效的管理辅助工具平台。 人工智能 GIS 地 图 “ 智慧工地” 平台 以视频为基础 物联网 大数据 行业概述 产品介绍 平台优势 工程案例 解决方案 人脸识别 > 安全帽检测 > 平台优势 工程案例 平台整体架构 视频太多 操作不规范 解决人眼疲劳 解决污染 不按规定 开工实施 一、地图呈现系统 1 、脱机卫星地 图 2 、 2.5D 倾斜 摄 影自动建模 3 、平面拼接地 图 4 、 VR 全景地图 5 、可选手动 3D 建模地图 行业概述 产品介绍 平台优势 工程案例 1 、多个厂家 的视频如何 行业概述 产品介绍 平台优势 工程案例 三、塔吊安全监控系统 吊重传感器的安装 行业概述 产品介绍 平台优势 工程案例 ◆ 实景图 - 设立单独的人员进出口，实现现场封闭式管 理 行业概述 产品介绍 平台优势 工程案例 四、人脸识别考勤 行业概述 产品介绍 平台优势

无收敛 vs 逐级收敛 -> 无收敛 易扩展 2 层 vs 3 层 全盒 vs 框盒 大带宽 vs 2*25G -> 8*200/400G 典型超算数据中心架构 信息安全子系统 第 7 页 1 智算中心组网分业务 / 存储、管理、参数面、数据面四个网络平面，与通算相比，智算组网新增参数面网络及数据面网络，采用 RoCE 全 连接无损组网，充分发挥智算并行计算优势，同时组网整体无容灾设计，对运维工作带来新的挑战。 第 8 页 CONTENTS 2 4 3 l 聚焦大模型推理、 离线渲染、 生成 式 AI 开发、边缘计算协同四大核心 业务 业务核心 交换机 业务汇聚交换机 高性能防火墙 存储核心 交换机 管理区 带内管理 带外管理 管理接入 TOR 各服务器 BMC 接入 SDN 网络区 SLB SDN 网关 图 例 400GE 100GE 40GE 25GE 10GE

计算机 科学 数学 12 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 ● 机器学习（Machine Learning）：这是一种让计算机系统能够通过数据学习和改 进的技术。机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习等方法，它们可以用于预测、 分类、聚类等任务。 ● 深度学习（Deep Learning）：这是机器学习的子领域之一，通过构建深层神经 网络模型来进行复杂的模式识别和特征提取。深度学习在图像识别、自然语言处理 1980-1987 1993- 至今 1987-1993 人工智能的 诞生 人工智能的 黄金时代 人工智能的 繁荣期 人工智能 真正的春天 人工智能的 低谷 人工智能的 冬天 1950 年， 图 灵测试，1956 年，人工智能 真正诞生 shakey 诞 生， 聊 天 机 器 人 ELIZA 诞生，计 算机鼠标出现 日本研究人工 智能计算机， 3D 打 印 机 问 世，各国开始 纷纷拨款响应 基于绩效、能力、潜力、敬业度、胜任力等 多维度的大数据分析，实施人才盘点，帮助 企业快速完成企业人才诊断，洞察组织人才 缺口并发掘高潜人才。 人才扫描 基于全量数据和 AI 搜索技术精准描绘人才地 图，快速定位所需人才。 全息人才档案 多维、立体的员工个人信息记录，不仅包括 基本信息、教育经历、工作履历，还包括企 业内的项目经历、绩效表现、培训记录、述 职信息、测评数据等在内的员工个人信息档

预警、预演、预案”的数字化应用平台，全面提升溪源溪小流域山洪灾害防御能力。 3.1.1.1 全流域规划 3.1.1.1.1 福州水利概况 1、福州概况 通过数字孪生平台展示福州全域主要水系图、重点水库、重要水闸位置、水系走向 信息，同时展示福州简介、辖区总面积，常住人口、年 GDP 总量、年平均降雨量等基本 信息。 2、河流概况 在电子地图上展示福州辖区内主要河流水系信息，通过点击河道名称，可在数字孪 基于孪生底板，在三维地图上进行溪源溪小流域全方位感知展示。包括小流域雨情 信息、溪源水库水情、小流域河道水情、小流域水闸信息、小流域视频监控、小流域气 象信息、预报预警、预警统计、预警信息地图展示和全景图展示。 3.1.1.3 全过程推演 3.1.1.3.1 预报 根据溪源溪小流域业务需求，遵循客观规律，在总结分析典型历史事件和及时掌握 现状的基础上，采用基于机理揭示和规律把握、数理统计和数据挖掘技术等数学模型方 来预报场景下 的水利工程调度进行模拟仿真，正向预演出风险形势和影响，逆向推演出水利工程安全 运行限制条件，及时发现问题，迭代优化方案，制定防风险措施。建设内容包括方案预 演、方案比对、预演概化图、历史反演和历史洪水影响分析。 3.1.1.3.4 预案 依据预演确定的方案，考虑水利工程最新工况、经济社会情况，确定水利工程运用 次序、时机、规则，制定非工程措施，落实调度机构、权限及责任，明确信息报送流程

.......................................................................................19 3.5 数据流向图.................................................................................................... 制服务平台”即四个业务平台和政务共享平台。大数据中心、应用系统和数据标 准规范等文档为本期项目成果，是交付提交给运维管理方的重要资源。 下图所列为一中心四平台整体框架，整体描述了大数据中心及系列应用平 台建成后的业务生态链。 图1： 一中心四平台项目总体架构图 1、数据源 大数据中心数据主要来源自 XX 市各委办局及企事业单位和网络收集的舆情 数据。重点实现数据汇聚和人口库、法人库的建设，并为应用系统（四个业务 平台及政务共享平台）提供数据支撑。 撑平台为四平台的运行提供基础支撑服务，包括：流程服务、消息服务、检索 服务、报表服务、大数据分析组件服务、统一身份认证等。 第 14 页 城市大数据中心建设概要设计说明书 3.3 大数据中心系统架构 图2： 大数据中心系统架构 大数据中心存储数据包括：各委办局、人口库和法人库等数据，共涉及到 40 多个委办局及企事业单位。大数据中心持续采集部门业务数据，进行数据集 成，保持数据的生命力。重点完